一种多智能体深度确定性梯度策略计算卸载方法

本发明涉及边缘计算技术领域，具体涉及一种多智能体深度确定性梯度策略计算卸载方法，具体为在多物联网终端设备与多边缘计算服务器节点协作式应用场景下建立终端设备任务卸载决策模型，通过分析边缘节点与物联网终端设备的竞争关系构建斯塔克尔伯格博弈模型，进而设计相应的多智能体马尔科夫决策过程，最后利用所设计的多智能体训练求解博弈模型的纳什均衡。与现有技术相比能有效降低边缘计算系统成本，并解决了传统深度强化学习算法因探索动作空间维度长导致的陷入局部最优解的问题，实现了在多终端及多边缘节点协作应急场景下的动态计算卸载决策，提高了应急场景下感知信息传输的时效性的同时降低了卸载成本。